每周CV论文推荐：初学深度学习人脸属性分析必读文章

1 IMDB-WIKI

人脸年龄的估计包括真实年龄和表观年龄，也分为年龄值和年龄段的估计，最简单的方法就是基于分类或者回归的思路进行预测，IMDB-WIKI[1]是当前最大的人脸年龄数据集。

文章引用量：270+

推荐指数：✦✦✦✦✦

[1] Rothe R, Timofte R, Van Gool L. Deep expectation of real and apparent age from a single image without facial landmarks[J]. International Journal of Computer Vision, 2018, 126(2-4): 144-157.

2 EmotioNet

人脸表情识别(facial expression recognition, FER)在人机交互、安全领域里应用广泛，EmotioNet是当前最大的人脸表情识别数据集与竞赛，包括表情单元和基本表情的识别竞赛。

文章引用量：50+

推荐指数：✦✦✦✦✦

[2] Fabian Benitez-Quiroz C, Srinivasan R, Martinez A M. Emotionet: An accurate, real-time algorithm for the automatic annotation of a million facial expressions in the wild[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 5562-5570.

3 SCUT-FBP5500

颜值打分也受到了一定的关注与研究，在娱乐领域有一定的应用，SCUT-FBP5500是当前开源最大的人脸颜值数据集。

文章引用量：50+

推荐指数：✦✦✦✧✧

[3] Liang L, Lin L, Jin L, et al. SCUT-FBP5500: A diverse benchmark   dataset for multi-paradigm facial beauty prediction[C]//2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2018: 1598-1603.

4 CelebA

CelebA是当前最大的人脸属性分析数据集，包含20多万人脸图像，40个人脸属性标注。

文章引用量：1800+

推荐指数：✦✦✦✦✦

[4] Liu Z, Luo P, Wang X, et al. Deep learning face attributes in the wild[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 3730-3738.

5 CelebAMask-HQ

CelebAMask-HQ是基于CelebA-HQ的一个人脸属性分割数据集，拥有30000张 512分辨率  的高清人脸分割图。

文章引用量：较新

推荐指数：✦✦✦✦✦

[5] Lee C H, Liu Z, Wu L, et al. MaskGAN: towards diverse and interactive facial image manipulation[J]. arXiv preprint arXiv:1907.11922, 2019.

6 Survey

文[6]是2019年人脸属性分析的综述文章，可以详细了解人脸属性相关的研究进展。

文章引用量：较新

推荐指数：✦✦✦✦✦

[6] Zheng X, Guo Y, Huang H, et al. A Survey to Deep Facial Attribute Analysis[J]. arXiv preprint arXiv:1812.10265, 2018.
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